Como as redes neurais artificiais ditam sobre as novas tecnologias

Você já percebeu como não importa a forma escrita de um número ou letra, ou do desenho de uma figura, seu cérebro reconhece prontamente o significado por similaridade daquela representação ao seu conceito objetivo? Parece um ato tão simples e intuitivo, né?

Ao comparar a rede neural artificial com a biológica, é perceptível que o quanto a primeira possui de mais simples na sua composição, possui de mais complexo em performance. Para orientar com mais clareza esses conceitos, organizamos os seguintes tópicos para você:

• O que é rede neural?
• Um histórico de aprendizados;
• As sinapses artificiais;
• Tipos de redes neurais;
• Influência nas minerações. 

Continue lendo este artigo para aprender mais sobre o modelo computacional que têm gerado constantes expectativas na transformação digital das mais diversas empresas.

O que é rede neural?

Rede neural artificial é uma organização programada de algoritmos, simulando os neurônios de um cérebro humano, com o objetivo de converter dados diversos em padrões legíveis para reconhecimento de significados atribuídos.

O aprendizado de máquina utiliza das redes neurais para seu funcionamento, que por sua vez realizam um comportamento inteligente a partir das interações entre suas etapas de processamento: entrada de dados, leitura de padrões e resposta de reconhecimento.

As linguagens mais utilizadas para montagem de rede neural artificial são Python, Scratch, R e Sklearn, mas diferente do que se pensa por rede neural constituir um tópico muito avançado ou longe do dia a dia, também existem configurações simples em Excel capazes de gerar redes neurais funcionais.

Com o objetivo de desenvolvê-lo ainda mais para sobrevivência necessária no mercado atual, o qual requer crescentes habilidades de programação com intuitos inovadores, o Ebook Primeiros Passos com Python lhe possibilita iniciar sua formação com o pé direito numa das principais linguagens de construção de rede neural e no mercado de computação como um todo.

Garanta gratuitamente e com poucas horas de dedicação um conhecimento fundamental para o mercado de tecnologia, clicando no botão abaixo:

Um histórico de aprendizados

Um psiquiatra juntamente com um matemático, em 1943, iniciaram os estudos e experimentos sobre a rede neural. Warren McCulloch e Walter Pitts publicaram os “Neurônios Formais”, trabalho que posteriormente modelaram com uma rede neural simples feita de circuitos elétricos. Estes “neurônios” possuíam apenas uma saída, função da soma de suas diversas entradas.

Em segundo destaque veio a Teoria Hebbiana, pelo seu livro “A organização do comportamento” descreveu a plasticidade sináptica, ou seja, a adaptação dos neurônios cerebrais no processo de aprendizagem:

“Quando um axônio da célula A está próxima o suficiente para excitar a célula B e repetidamente ou persistentemente segue fazendo com que a célula dispare, algum processo de crescimento ou alteração metabólica ocorre em uma ou ambas as células, de forma que aumente a eficácia de A, como uma das células capazes de fazer com que B dispare.”

Assim introduziu o conceito de atividade reverbatória que adiante será explicado para o funcionamento das redes neurais nas Inteligências Artificiais.

O Perceptron, uma rede neural artificial do tipo feedforward, surgiu em 1958 por Frank Rosenblatt, um classificador linear de padrões que mapeia sua entrada através de um vetor de valor real para um função de saída em valor binário simples.

Pelas variantes de “peso”, ou seja, eficiência de transmissão da informação, as respostas são avaliadas e corrigidas num processo retroativo, assim treinadas e melhoradas continuamente.

As sinapses artificiais

As redes perceptron são a forma mais antiga e simples das redes neurais em avanço. O conjunto de pesos que conecta as entradas e saídas formam múltiplas camadas (MLP) e a soma da multiplicação desses pesos com as entradas resulta em cada nó de saída. É esperado uma resposta binária como resposta de sim ou não para as identificações analisadas.

Por exemplo: Sendo inserido uma escrita à mão do número 9, é esperado que por separação dos pixels sejam analisadas as curvaturas e pedaços de linha desenhados. Então serão formados padrões de leitura como “círculo no topo do algarismo” e “descida de reta a direita”, para assim todos os números diferentes de 9 resultarem 0  na saída, enquanto ele resulte 1.

Os neurônios intermediários pertencem às camadas ocultas, que realizam a interpretação dos dados. Acontece que, ao invés de resultarem respostas perfeitamente binárias, na realidade as saídas tem muitos valores intermediários ao limiar, e o reconhecimento não funciona.

Por isso, são calculados os custos da rede neural, dado pela diferença de erro (nº esperado - nº resultado), e em forma de retropropagação, conhecido por backpropagation em inglês, vão sendo aplicados proporcionalmente aos pesos relacionados:

• Modo Padrão: A correção dos pesos ocorre a cada entrada na rede de um exemplo para treinamento. Cada correção de pesos baseia-se somente no erro do exemplo apresentado naquela iteração. Assim, em cada ciclo ocorrem X correções.
• Modo Batch: É feita uma correção por ciclo. Todos os exemplos dos treinamentos são computados na rede, seu erro médio é calculado e a partir deste erro fazem-se as correções dos pesos. 

Tal processo de aprendizado contínuo é o Deep Learning, ou aprendizagem profunda, que além de otimizar um mapeamento entre características representativas e um output desejado,  consegue fazer a máquina aprender as próprias características representativas automaticamente, a partir dessas também chamadas redes neurais profundas.

Tipos de redes neurais

Feedforward

Em português: alimente adiante, avance. Método nas quais todo perceptron em uma camada é conectado a cada perceptron da camada seguinte.

Todas as camadas têm a função de computar os outputs e projetam o disparo de cada neurônio da camada seguinte com a função de ativação, por um processo sempre linear.

Convolucional

A arquitetura linear do feedforward não leva em consideração figuras espaciais, elas devem ter seus dados inferidos no treinamento. Mas a rede convolucional usa uma estrutura espacial de início que torna sua classificação de imagem e detecção de objeto muito mais adequada.

Contém cinco tipos de camadas: de entradas, de convolução, de agrupamento, as completamente conectadas e as de saída.

Recorrente

São fomentadas por um loop de feedback conectado às suas decisões anteriores, fazendo-as capaz de tomar decisões continuamente sobre suas próprias entradas, pois aprende mais rápido ao tomar como input suas saídas e reanalisar seu processo autonomamente.

São conhecidas como redes com memória, e de dependência de longo prazo, pois toda sua resposta é uma função de uma ou mais respostas anteriores.

Influência nas minerações

Na mineração de dados as redes neurais servem para extrair e organizar um grande acumulado de dados brutos automaticamente, o que antes despendia muito do esforço e tempo dos funcionários. Mas também para aumentar sua base de dados desestruturados, por exemplo passar a analisar texto de emails que normalmente são inutilizados.

Exemplos de mineração de dados por redes neurais já abrangem em cheio a área da saúde ao analisar 100 mil registros de pacientes e aprender a recomendar o melhor tratamento para um diagnóstico prévio.

Mas também têm ajudado a salvar vidas na própria indústria de mineração: para verificar se uma parede está passível de desmoronar dentro das minas, o próprio trabalhador precisa batê-la com uma barra de ferro e analisar seu som.

Já com redes neurais embutidas no material e aprendendo ativamente a cada batida qual o estado das paredes, será possível responder com muito mais precisão sobre sua integridade e evitar riscos de erros na análise humana.

Nunca é tarde para começar!

Você já se mostrou extremamente dedicado e compromissado com as possibilidades de crescimento no mercado da indústria digital por ter lido este artigo até aqui. Que tal continuar se atualizando nos meios de transformação oferecidos pela engenharia, enquanto se capacita para pôr todos esses conceitos em prática?
Pensando nisso, a Voitto preparou para você uma oportunidade de dominar os 5 Softwares para engenheiros mais requisitados na área de atuação. Como sabemos, o papel do engenheiro é solucionar problemas. Para fazer isso de forma assertiva, é indispensável o auxílio de boas plataformas e softwares para complementar o seu conhecimento, uma vez que as exigências do mercado por essas competências são crescentes.
Este curso pode ser a certificação ideal para você, profissional da área, responsável pelo gerenciamento e melhoria de projetos, para o engenheiro da sua empresa ou o setor de tecnologia. Não deixe para depois e se inscreva já clicando na imagem abaixo!